Il laboratorio non richiede prerequisiti. 

Il corso mira a introdurre i principi alla base degli attuali linguaggi e strumenti per l’elaborazione di dati, contestualizzandoli in relazione al supporto che possono fornire nella tecnica e nella ricerca psicologica. Oltre a tali conoscenze, il laboratorio favorirà lo sviluppo di competenze nel processo di raccolta, preparazione, analisi dei dati e interpretazione dei risultati, avvalendosi del software R per l’analisi statistica. Le lezioni saranno svolte in forma partecipata, alternando la discussione sugli aspetti fondazionali con esempi pratici per valutare l’applicabilità degli strumenti informatici proposti nella pratica psicologica. 

Conoscenze e comprensione.

Comprensione dei paradigmi, delle funzionalità e delle nuove tecnologie su cui si fondano i processi per l’elaborazione dei dati, anche in relazione alla crescente rilevanza dei criteri di sicurezza e privacy e dell’uso etico dei dati nelle analisi psicometriche. 

Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Traduzione delle conoscenze acquisite in casi studio concreti, adattando gli strumenti di analisi a diverse tipologie di dati al fine di contestualizzare le nozioni ai singoli casi studio.

Capacità di apprendimento.

Capacità di contestualizzare le conoscenze acquisite, integrandole con altre competenze personali per favorire un’interpretazione appropriata di fenomeni psicologici e sociali.

Autonomia di giudizio.

Autonomia di ricerca delle risorse e degli strumenti informatici che supportino la modellizzazione di un problema di ricerca e la definizione di funzionalità di analisi appropriate per la sua risoluzione.

Abilità comunicative.

Capacità di individuare le misure di sintesi o gli strumenti grafici più adatti per la restituzione efficace dell’informazione nei singoli casi studio, integrando tali risultati con un’interpretazione adeguata allo studio dei fattori psicologici e sociali.

Il laboratorio alternerà lezioni frontali ed esercitazioni pratiche: le prime introdurranno i concetti principali, la sintassi e le funzionalità di R, le seconde saranno volte ad acquisire pratica sugli strumenti informatici. 

Esame scritto

• Introduzione ai principi dei linguaggi informatici per l’elaborazione di dati e informazioni nella ricerca psicologica. 
• Il ruolo del fattore umano nella trasformazione digitale, sicurezza e privacy.
• Introduzione a R: sintassi, funzionalità di base, ambiti di applicabilità, librerie principali.
• Tipi e strutture dati, funzionalità per la loro elaborazione, acquisizione e preparazione dei dati per l’analisi.
• Analisi descrittiva dei dati: indici di sintesi, restituzione grafica dell’informazione.
• Cenni di statistica inferenziale: test d’ipotesi. 
• Cenni ai modelli statistici in R: modelli lineari e interpretazione dell’output. 

1. Francesca Ieva - Chiara Masci - Anna Maria Paganoni (2ed) Laboratorio di statistica con R, Pearson

2. Materiale supplementare e appunti forniti dal docente